日期和时间数据对象组合中的日期时间错误

Question

当我想将两个数据列合并到一个DateTime对象中时，我对Python有一个问题。初始日期列是字符串格式，小时是整数(1，2，3，....,23，24)，新的一天从1开始(而不是24)。我使用命令smartmeter_data['Datetime']=pd.to_datetime(smartmeter_data['Date']) + smartmeter_data['Time'].astype('timedelta64[h]')添加一个包含日期和时间的新列。然而，我得到了非常奇怪的结果：

...
19  01/09/2019 2019-01-09 20:00:00
20  01/09/2019 2019-01-09 21:00:00
21  01/09/2019 2019-01-09 22:00:00
22  01/09/2019 2019-01-09 23:00:00
23  01/09/2019 2019-01-10 00:00:00
24  02/09/2019 2019-02-09 01:00:00
25  02/09/2019 2019-02-09 02:00:00
26  02/09/2019 2019-02-09 03:00:00
...

在那里，日期01/09/2019被更改为DateTime对象2019-01-10 00:00:00，这是错误的，在我的图形上做了一个非常奇怪的“跳转”。我想要的输出是：

...
19  01/09/2019 2019-01-09 20:00:00
20  01/09/2019 2019-01-09 21:00:00
21  01/09/2019 2019-01-09 22:00:00
22  01/09/2019 2019-01-09 23:00:00
23  01/09/2019 2019-02-09 00:00:00
24  02/09/2019 2019-02-09 01:00:00
25  02/09/2019 2019-02-09 02:00:00
26  02/09/2019 2019-02-09 03:00:00
...

我试图通过谷歌找到解决方案，但没有成功。有人知道如何解决这个问题吗？

当你能帮忙的时候，我会非常感激，使用日期和时间是我工作的基础。

Answer 1

一天有24小时，所以如果将24小时的时间加到日期，则日期将更改为第二天。但是，为什么不直接减去1来得到正确的时间增量(0-23而不是1-24)？例如。

import pandas as pd

smartmeter_data = pd.DataFrame({'Date': ['01/09/2019', '01/09/2019', '01/09/2019',
                                         '01/09/2019', '01/09/2019', '02/09/2019',
                                         '02/09/2019', '02/09/2019'],
                                'Time': [20, 21, 22, 23, 24, 1, 2, 3]})

smartmeter_data['Datetime'] = (pd.to_datetime(smartmeter_data['Date'], format='%d/%m/%Y') +
                               (smartmeter_data['Time'] - 1).astype('timedelta64[h]'))

# smartmeter_data
#          Date  Time            Datetime
# 0  01/09/2019    20 2019-09-01 19:00:00
# 1  01/09/2019    21 2019-09-01 20:00:00
# 2  01/09/2019    22 2019-09-01 21:00:00
# 3  01/09/2019    23 2019-09-01 22:00:00
# 4  01/09/2019    24 2019-09-01 23:00:00
# 5  02/09/2019     1 2019-09-02 00:00:00
# 6  02/09/2019     2 2019-09-02 01:00:00
# 7  02/09/2019     3 2019-09-02 02:00:00